第四周:卷积神经网络 part 3 视频学习 语义分割中的自注意力机制和低秩重建 语义分割(Semantic Segmentation) 概念:语义分割是在像素级别上的分类,属于同一类的像素都要被归为一类,因此语义分割是从像素级别来理解图像的. 思路: 传统方法: TextonForest和基于随机森林分类器等语义分割方法 深度学习方法: Patch classification 全卷积方法(FCN) encoder-decoder架构 空洞卷积(Dilated/Atrous) 条件随机场 几种…

前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST,是采用的前馈神经网络的结构,这种结构有一个很大的弊端,就是提供的样本必须面面俱到,否则就容易出现预测失败.如下图: 同样是在一个图片中找圆形,如果左边为训练样本,右边为测试样本,如果只训练了左边的情况,右边的一定会预测错误,然而在我们人眼看来,这两个圆形的特征其实是一样的,不过是移动了一个位置而已,但是因为前馈网络结构的原因,导致在做权重分配的时候,把更多的权重分配给了左上角,右下角分配的较少,所以在做最终预测,便会出现较大的误差.所以,我们需要在…

目录 第一周 卷积神经网络基础 第二周 深度卷积网络:实例探究 第三周 目标检测 第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 第一周 卷积神经网络基础 垂直边缘检测器,通过卷积计算,可以把多维矩阵进行降维.如下图: 卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘.例如下图: 对于3x3的过滤器,使用下面的数字组合鲁棒性比较高,这样的过滤器也称为Sobel过滤器. 还有一种称为Scharr的过滤器,如下: 随着深度学习的发展,我们学习的其中一件事就是当你真正想去检测出复杂图像的边缘,你不一定要去…

1.概述 卷积神经网络的参数,由一些可学习的滤波器集合构成的,每个滤波器在空间上都计较小,但是深度和输入数据的深度保持一致.在前向传播中,让每个滤波器都在输入数据的宽度和高度上滑动(卷积),然后计算整个滤波器和输入数据任意一处的内积.当滤波器沿着输入数据的宽度和高度滑动时,会生成一个二维的激活图,激活图上的每个空间位置表示了原图片对于该滤波器的反应. 2. 三种思想 2-1 局部性 对于一张图片,需要检测图片中的特征来决定图片的类别,通常情况下这些特征都不是由整张图片决定的,而是由局部的区域决定…

卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是深度学习的代表算法之一 .具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称为“平移不变人工神经网络”.随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进,卷积神经网络得到了快速发展,并被应用于计算机视觉.自然语言处理等领域. 卷积是通过两个函数 f,g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积.数学定义公式: 事实上,在卷积网络上使用的离散卷积,也就是不连续的,它是一种运算方式,也就是按照卷积核,将输…

讲授Lenet.Alexnet.VGGNet.GoogLeNet等经典的卷积神经网络.Inception模块.小尺度卷积核.1x1卷积核.使用反卷积实现卷积层可视化等. 大纲: LeNet网络 AlexNet网络 VGG网络 GoogLeNnet网络 反卷积可视化 数学特性 根据卷积结果重构图像 本集总结 LeNet网络: 卷积神经网络是1989年Y.LeCun提出的,真正有意义的卷积神经网络是LeNet-5网络,它是Y.LeCun1998年提出来的,现在尊称Y.LeCun为卷积神经网络之父,后…

一.原理讲解 1. 卷积神经网络的应用 分类(分类预测) 检索(检索出该物体的类别) 检测(检测出图像中的物体,并标注) 分割(将图像分割出来) 人脸识别 图像生成(生成不同状态的图像) 自动驾驶 等等... 2. 传统神经网络与卷积神经网络比较 传统神经网络采用的是全连接神经网络,权重矩阵的参数太多,导致速度减慢,也会产生过拟合. 卷积神经网络通过卷积核,大大降低了参数个数.实现局部关联,参数共享的效果. 3. 卷积神经网络基本结构 卷积层 激活层(ReLu) 池化层 全连接层 3.1 卷积层…

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar…

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru…

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…